1.基于keras的时域卷积网络（TCN）
2.（论文加源码）基于deap的四分类脑电情绪识别（一维CNN+LSTM和一维CNN+GRU
3.基于AI或传统编码方法的图像压缩开源算法汇总
4.ncnn和pnnx和onnx
5.本科生学深度学习一最简单的LSTM讲解，多图展示，源码实践，建议收藏
6.Pytorch_循环神经网络RNN

基于keras的时域卷积网络（TCN）

       时域卷积网络（TCN）是卷积神经网络家族成员之一，于年被提出，目前在多项时间序列数据任务中表现出色，好用的公式源码优于循环神经网络（RNN）家族。

       TCN模型结构中，每个时刻的特征xi可以是多维数据，此模型在MNIST手写数字分类任务上的应用和实现细节可以参考文章中的代码资源链接。

       在MNIST手写数字分类实验中，所使用的TCN模型预测精度达到0.，超越了seq2seq模型、基于keras的双层LSTM网络、双向LSTM网络、基于keras的残差网络等模型的预测精度。

       若需仅获取TCN输出序列的特定步骤，而非所有步骤，则可利用Lambda层替代Flatten层，通过lambda关键字定义匿名函数实现这一需求。

       TCN源码和简洁版实现可通过GitHub链接获取，详细代码和资源见文章末尾链接。

（论文加源码）基于deap的四分类脑电情绪识别（一维CNN+LSTM和一维CNN+GRU

       研究介绍

       本文旨在探讨脑电情绪分类方法，并提出使用一维卷积神经网络（CNN-1D）与循环神经网络（RNN）的组合模型，具体实现为GRU和LSTM，解决四分类问题。所用数据集为DEAP，实验结果显示两种模型在分类准确性上表现良好，1DCNN-GRU为.3%，1DCNN-LSTM为.8%。

       方法与实验

       研究中，数据预处理包含下采样、带通滤波、去除EOG伪影，将数据集分为四个类别：HVHA、HVLA、LVHA、LVLA，基于效价和唤醒值。选取个通道进行处理，提高训练精度，减少验证损失。数据预处理包括z分数标准化与最小-最大缩放，以防止过拟合，提高精度。实验使用名受试者的所有预处理DEAP数据集，以::比例划分训练、验证与测试集。

       模型结构

       采用1D-CNN与GRU或LSTM的混合模型。1D-CNN包括卷积层、最大池层、GRU或LSTM层、展平层、密集层，最终为4个单元的密集层，激活函数为softmax。图像分类resnet源码训练参数分别为.和.。实验结果展示两种模型的准确性和损失值，1DCNN-LSTM模型表现更优。

       实验结果与分析

       实验结果显示1DCNN-LSTM模型在训练、验证和测试集上的准确率分别为.8%、.9%、.9%，损失分别为6.7%、0.1%、0.1%，显著优于1DCNN-GRU模型。混淆矩阵显示预测值与实际值差异小，F1分数和召回值表明模型质量高。

       结论与未来工作

       本文提出了一种结合1D-CNN与GRU或LSTM的模型，用于在DEAP数据集上的情绪分类任务。两种模型均能高效地识别四种情绪状态，1DCNN-LSTM表现更优。模型的优点在于简单性，无需大量信号预处理。未来工作将包括在其他数据集上的进一步评估，提高模型鲁棒性，以及实施k-折叠交叉验证以更准确估计性能。

基于AI或传统编码方法的图像压缩开源算法汇总

       探索图像压缩技术的前沿，融合AI与传统编码策略，我们精选了多项开创性研究成果，旨在提升图像压缩的效率与视觉质量。让我们一同探索这些卓越的算法:

Li Mu等人的突破：年CVPR大会上，他们提出了《Learning Convolutional Networks for Content-weighted Image Compression》（论文链接），借助深度学习的自编码器，赋予内容感知，通过优化编码器、解码器和量化器，赋予图像在低比特率下更清晰的边缘和丰富纹理，减少失真。其开源代码可于这里找到，基于Caffe框架。

       Conditional Probability Models的革新：Mentzer等人在年的CVPR展示了他们的工作，通过内容模型提升深度图像压缩的性能，论文名为《Conditional Probability Models for Deep Image Compression》（论文链接）。

       利用深度神经网络的力量，研究者们正在重新定义压缩标准。例如，Toderici等人在年的CVPR中展示了《Full Resolution Image Compression with Recurrent Neural Networks》，使用RNN构建可变压缩率的系统，无需重新训练（论文链接）。其开源代码可在GitHub找到，基于PyTorch 0.2.0。

       创新性的混合GRU和ResNet架构，结合缩放加性框架，如Prakash等人年的工作所示，通过一次重建优化了率-失真曲线（论文链接），在Kodak数据集上，首次超越了JPEG标准。开源代码见这里，基于Tensorflow和CNN。流浪地球播放源码

       AI驱动的图像压缩，如Haimeng Zhao和Peiyuan Liao的CAE-ADMM，借助ADMM技术优化隐性比特率，提高了压缩效率与失真性能（论文），对比Balle等人的工作（论文）有所突破。

       生成对抗网络（GAN）的优化应用，如.论文，展示了在低比特率下图像压缩的显著改进，开源代码可在GitHub找到，它以简洁的方式实现高图像质量。

       深度学习驱动的DSSLIC框架，通过语义分割与K-means算法，提供分层图像压缩的高效解决方案，开源代码在此，适用于对象适应性和图像检索。

       传统方法如Lepton，通过二次压缩JPEG，节省存储空间，Dropbox的开源项目链接，适合JPEG格式存储优化。

       无损图像格式FLIF，基于MANIAC算法，超越PNG/FFV1/WebP/BPG/JPEG，支持渐进编码，详情可在官方网站查看。

       Google的Guetzli，以高效压缩提供高画质JPEG，体积比libjpeg小-%，适用于存储优化（源码）。

       这些创新的算法和技术，展示了AI和传统编码方法在图像压缩领域的融合与进步，不仅提升了压缩效率，更为图像的存储和传输提供了前所未有的可能性。

ncnn和pnnx和onnx

       Pnnx作为ncnn的中间件，允许ncnn支持torchscript，简化了转换过程。它不直接是一个推理库，而是提供了一种将计算图导出为其他推理库所需文件格式的方法。

       NCNN提供多种功能，包括手动修改参数、动态操作和加速技巧。这些修改通常针对与ONNX和ATEN的兼容性。通过理解和运用这些技巧，可以更好地利用NCNN的性能。

       在转换过程中，涉及到一个概念叫“lower”，即使用支持的算子来模拟模型中不支持的算子。例如，如果模型包含一个带有padding的卷积，而推理库不支持padding，那么lower过程会将该卷积分解为垫阵和无padding的卷积。同样，sigmoid操作可能会被分解为多个基本操作以模拟其功能。

       在将模型转换为ONNX时，lower操作会重复进行两次。影视tv端源码从python代码到torchscript再到ONNX，这会导致计算图变得庞大且细碎，不利于推理优化和模型理解。此外，这种转换可能会引入额外的算子，如Gather、Unsqueeze，这些在NCNN中可能不被支持。

       Pnnx位于torchscript之下，提供了一种从torchscript导出ncnn模型的新途径，从而实现模型部署。Pnnx的算子定义与python代码的接口保持一致，支持类似于python的API。通过保留原始模型的算子定义和参数，Pnnx模型可以被轻松转换回原始python代码或导出为Pnnx。

       在NCNN源码中，magic值记录了推理框架的版本号，表示模型文件的特定信息。Pnnx参考了NCNN的模型写法，支持更灵活的参数键，如字符串，以与python API保持一致。此外，Pnnx支持保留算术表达式的整体性，优化GPU和可编程硬件的性能，并提供自定义算子的导出和优化功能。

       在将模型转换为Pnnx时，可以指定模块操作，如Focus，以合并多个小操作为一个大操作，提高效率。Pnnx还支持量化感知训练的算子导出，并在转换过程中记录量化参数，解决了量化模型导出的问题。此外，Pnnx允许在模型中指定输入形状，有助于优化表达式和常量折叠过程，同时支持静态和动态形状。

       在Pnnx的内部图优化过程中，使用模板匹配技术从torchscript ir中找到对应的封闭子图，并将其替换为目标操作，从而优化模型结构。Pnnx提供了一个完整的框架，包括加载torchscript、转换为Pnnx ir、进行图优化和转换为python代码的过程。

       当前Pnnx项目兼容PyTorch 1.8、1.9和1.版本，支持种PyTorch上层操作中种转换为NCNN对应的操作。Pnnx已经实现了自动单元测试和代码覆盖率，对于常用CNN模型如ResNet和ShuffleNet，转换和推理结果与原始python版本一致。未来计划增加更多PyTorch算子支持、增强单元测试、测试端到端RNN和Transformer模型，仿易车源码并编写使用教程和开发文档。

本科生学深度学习一最简单的LSTM讲解，多图展示，源码实践，建议收藏

       作为本科新手，理解深度学习中的LSTM并非难事。LSTM是一种专为解决RNN长期依赖问题而设计的循环神经网络，它的独特之处在于其结构中的门控单元，包括遗忘门、输入门和输出门，它们共同控制信息的流动和记忆单元的更新。

       问题出在RNN的梯度消失和爆炸：当参数过大或过小时，会导致梯度问题。为解决这个问题，LSTM引入了记忆细胞，通过记忆单元和门的协作，限制信息的增减，保持梯度稳定。遗忘门会根据当前输入和前一时刻的输出决定遗忘部分记忆，输入门则控制新信息的添加，输出门则筛选并决定输出哪些记忆。

       直观来说，LSTM的网络结构就像一个记忆库，信息通过门的控制在细胞中流动，确保信息的持久性。PyTorch库提供了LSTM模块，通过实例演示，我们可以看到它在实际中的应用效果。虽然LSTM参数多、训练复杂，但在处理长序列问题时效果显著，有时会被更轻量级的GRU所替代。

       如果你对LSTM的原理或使用感兴趣，可以参考我的源码示例，或者在我的公众号留言交流。感谢关注和支持，期待下期的GRU讲解。

Pytorch_循环神经网络RNN

        RNN是Recurrent Neural Networks的缩写，即循环神经网络，它常用于解决序列问题。RNN有记忆功能，除了当前输入，还把上下文环境作为预测的依据。它常用于语音识别、翻译等场景之中。

        RNN是序列模型的基础，尽管能够直接调用现成的RNN算法，但后续的复杂网络很多构建在RNN网络的基础之上，如Attention方法需要使用RNN的隐藏层数据。RNN的原理并不复杂，但由于其中包括循环，很难用语言或者画图来描述，最好的方法是自己手动编写一个RNN网络。本篇将介绍RNN网络的原理及具体实现。

        在学习循环神经网络之前，先看看什么是序列。序列sequence简称seq，是有先后顺序的一组数据。自然语言处理是最为典型的序列问题，比如将一句话翻译成另一句话时，其中某个词汇的含义不仅取决于它本身，还与它前后的多个单词相关。类似的，如果想预测电影的情节发展，不仅与当前的画面有关，还与当前的一系列前情有关。在使用序列模型预测的过程中，输入是序列，而输出是一个或多个预测值。

        在使用深度学习模型解决序列问题时，最容易混淆的是，序列与序列中的元素。在不同的场景中，定义序列的方式不同，当分析单词的感情色彩时，一个单词是一个序列seq；当分析句子感情色彩时，一个句子是一个seq，其中的每个单词是序列中的元素；当分析文章感情色彩时，一篇文章是一个seq。简单地说，seq是最终使用模型时的输入数据，由一系列元素组成。

        当分析句子的感情色彩时，以句为seq，而句中包含的各个单词的含义，以及单词间的关系是具体分析的对象，此时，单词是序列中的元素，每一个单词又可有多维特征。从单词中提取特征的方法将在后面的自然语言处理中介绍。

        RNN有很多种形式，单个输入单个输入；多个输入多个输出，单个输入多个输出等等。

        举个最简单的例子：用模型预测一个四字短语的感情色彩，它的输入为四个元素X={ x1,x2,x3,x4}，它的输出为单个值Y={ y1}。字的排列顺序至关重要，比如“从好变坏”和“从坏变好”，表达的意思完全相反。之所以输入输出的个数不需要一一对应，是因为中间的隐藏层，变向存储中间信息。

        如果把模型设想成黑盒，如下图所示：

        如果模型使用全连接网络，在每次迭代时，模型将计算各个元素x1,x2...中各个特征f1,f2...代入网络，求它们对结果y的贡献度。

        RNN网络则要复杂一些，在模型内部，它不是将序列中所有元素的特征一次性输入模型，而是每一次将序列中单个元素的特征输入模型，下图描述了RNN的数据处理过程，左图为分步展示，右图将所有时序步骤抽象成单一模块。

        第一步：将第一个元素x1的特征f1,f2...输入模型，模型根据输入计算出隐藏层h。

        第二步：将第二个元素x2的特征输入模型，模型根据输入和上一步产生的h再计算隐藏层h，其它元素以此类推。

        第三步：将最后一个元素xn的特征输入模型，模型根据输入和上一步产生的h计算隐藏层h和预测值y。

        隐藏层h可视为将序列中前面元素的特征和位置通过编码向前传递，从而对输出y发生作用，隐藏层的大小决定了模型携带信息量的多少。隐藏层也可以作为模型的输入从外部传入，以及作为模型的输出返回给外部调用。

        本例仍使用上篇中的航空乘客序列数据，分别用两种方法实现RNN：自己编写程序实现RNN模型，以及调用Pytorch提供的RNN模型。前一种方法主要用于剖析原理，后一种用于展示常用的调用方法。

        首先导入头文件，读取乘客数据，做归一化处理，并将数据切分为测试集和训练集，与之前不同的是加入了create_dataset函数，用于生成序列数据，序列的输入部分，每个元素中包括两个特征：前一个月的乘客量prev和月份值mon，这里的月份值并不是关键特征，主要用于在例程中展示如何使用多个特征。

        第一步：实现模型类，此例中的RNN模型除了全连接层，还生成了一个隐藏层，并在下一次前向传播时将隐藏层输出的数据与输入数据组合后再代入模型运算。

        第二步，训练模型，使用全部数据训练次，在每次训练时，内部for循环将序列中的每个元素代入模型，并将模型输出的隐藏层和下一个元素一起送入下一次迭代。

        第三步：预测和作图，预测的过程与训练一样，把全部数据拆分成元素代入模型，并将每一次预测结果存储在数组中，并作图显示。

        需要注意的是，在训练和预测过程中，每一次开始输入新序列之前，都重置了隐藏层，这是由于隐藏层的内容只与当前序列相关，序列之间并无连续性。

        程序输出结果如下图所示：

        经过次迭代，使用RNN的效果明显优于上一篇中使用全连接网络的拟合效果，还可以通过调整超参数以及选择不同特征，进一步优化。

        使用Pytorch提供的RNN模型，torch.nn.RNN类可直接使用，是循环网络最常用的解决方案。RNN，LSTM，GRU等循环网络都实现在同一源码文件torch/nn/modules/rnn.py中。

        第一步：创建模型，模型包含两部分，第一部分是Pytorch提供的RNN层，第二部分是一个全连接层，用于将RNN的输出转换成输出目标的维度。

        Pytorch的RNN前向传播允许将隐藏层数据h作为参数传入模型，并将模型产生的h和y作为函数返回值。形如： pred, h_state = model(x, h_state)

        什么情况下需要接收隐藏层的状态h_state，并转入下一次迭代呢？当处理单个seq时，h在内部前向传递；当序列与序列之间也存在前后依赖关系时，可以接收h_state并传入下一步迭代。另外，当模型比较复杂如LSTM模型包含众多参数，传递会增加模型的复杂度，使训练过程变慢。本例未将隐藏层转到模型外部，这是由于模型内部实现了对整个序列的处理，而非处理单个元素，而每次代入的序列之间又没有连续性。

        第二步：训练模型，与上例中把序列中的元素逐个代入模型不同，本例一次性把整个序列代入了模型，因此，只有一个for循环。

        Pythorch支持批量处理，前向传递时输入数据格式是[seq_len, batch_size, input_dim)，本例中输入数据的维度是[, 1, 2]，input_dim是每个元素的特征数，batch_size是训练的序列个数，seq_len是序列的长度，这里使用%作为训练数据，seq_len为。如果数据维度的顺序与要求不一致，一般使用transpose转换。

        第三步：预测和作图，将全部数据作为序列代入模型，并用预测值作图。

        程序输出结果如下图所示：

        可以看到，经过次迭代，在前个元素的训练集上拟合得很好，但在测试集效果较差，可能存在过拟合。

python的第三方库有多少(年最新整理)

       导读：很多朋友问到关于python的第三方库有多少的相关问题，本文首席CTO笔记就来为大家做个详细解答，供大家参考，希望对大家有所帮助！一起来看看吧！

python用于web开发的第三方库有哪些

       1.wxPython

       wxPython是一个跨平台的GUI工具集，是Python语言的一套优秀的GUI图形库，允许程序员创建完整的、功能键全的GUI用户界面。它以wxWidgets为基础，可以分别在Windows、MacOS、Linux上调用它们的本地组件，让GUI程序在不同的平台上显示对应的风格。

       2.Kivy

       Kivy是一个开源库，能够让使用相同源代码创建的程序实现跨平台运行，而且它还可以做创新型用户界面开发，如果有做创新型用户界面的可以关注一下。

       3.Dabo

       Dabo是一个跨平台的应用程序开发框架，它使用Python语言开发，基于wxpython的再封装库。作为一个跨平台应用开发框架，它可以用来建立以数据为中心的应用程序，而且还提供数据库访问，商业逻辑以及用户界面。

       4.Flexx

       Flexx是一个Python工具包，可以用来创建图形化界面程序，还支持使用Web技术进行界面的渲染，只要有Python和浏览器就可以运行。

       5.Tkinter

       这是一个跨平台图形用户界面GUI开发工具，是Tk图形用户界面工具包标准的Python接口，它很轻量，而且可以运行于绝大多数的Unix平台、Windows和Macintosh系统。

       6.PyQt

       PyQt是一个非常全面的库，是Python编程语言和Qt库的成功融合。Qt本身是一个扩展的C++GUI应用开发框架，可以在UNIX、Windows和MacOSX上运行，而且能跨平台使用，被广泛应用于许多行业。

       7.PyGTK

       PyGTK主要适用于Linux/UNIX系统，基于老版本的GTK+2的库提供绑定，借助于底层GTK+2所提供的各种可视化元素和组件，能开发出在GNOME桌面系统上运行的软件。值得一提的是，PyGTK对GTK+2的C语言进行了简单封装，提供了面向对象的编程接口。

       8.Pywin

       WindowsPywin库允许我们像VC一样的形式使用Python开发win应用。Pywin提供了很多访问windows的API。较重要的三个模块就是winapi、wingui和wincon。

       python数据分析方向的第三方库是什么

       Python除了有个标准库以外，还有万个第三方扩展库，囊括了方方面面。其中做数据分析最常用到的库有4个：

       Numpy

       Numpy是Python科学计算的基础包。它除了为Python提供快速的数组处理能力，还是在算法和库之间传递数据的容器。对于数值型数据，NumPy数组在存储和处理数据时要比内置的Python数据结构高效得多。此外，由低级语言（比如C和Fortran）编写的库可以直接操作NumPy数组中的数据，无需进行任何数据复制工作。因此，许多Python的数值计算工具要么使用NumPy数组作为主要的数据结构，要么可以与NumPy进行无缝交互操作。

       Pandas

       Pandas提供了快速便捷处理结构化数据的大量数据结构和函数，兼具NumPy高性能的数组计算功能以及电子表格和关系型数据库（如SQL）灵活的数据处理功能。它提供了复杂精细的索引功能，能更加便捷地完成重塑、切片和切块、聚合以及选取数据子集等操作。因为数据操作、准备、清洗是数据分析最重要的技能，所以Pandas也是学习的重点。

       Matplotlib

       Matplotlib是最流行的用于绘制图表和其它二维数据可视化的Python库，它非常适合创建出版物上用的图表。虽然还有其它的Python可视化库，但Matplotlib却是使用最广泛的，并且它和其它生态工具配合也非常完美。

       Scikit-learn

       Scikit-learn是Python的通用机器学习工具包。它的子模块包括分类、回归、聚类、降维、选型、预处理，对于Python成为高效数据科学编程语言起到了关键作用。

python库有哪些

       Python比较常见的库有：Arrow、Behold、Click、Numba、Matlibplot、Pillow等：

       1、Arrow

       Python中处理时间的库有datetime，但是它过于简单，使用起来不够方便和智能，而Arrow可以说非常的方便和智能。它可以轻松地定位几个小时之前的时间，可以轻松转换时区时间，对于一个小时前，2个小时之内这样人性化的信息也能够准确解读。

       2、Behold

       调试程序是每个程序员必备的技能，对于脚本语言，很多人习惯于使用print进行调试，然而对于大项目来说，print的功能还远远不足，我们希望有一个可以轻松使用，调试方便，对变量监视完整，格式已于查看的工具，而Behold就是那个非常好用的调试库。

       3、Click

       现在几乎所有的框架都有自己的命令行脚手架，Python也不例外，那么如何快速开发出属于自己的命令行程序呢?答案就是使用Python的Click库。Click库对命令行api进行了大量封装，你可以轻松开发出属于自己的CLI命令集。终端的颜色，环境变量信息，通过Click都可以轻松进行获取和改变。

       4、Numba

       如果你从事数学方面的分析和计算，那么Numba一定是你必不可少的库。Numpy通过将高速C库包装在Python接口中来工作，而Cython使用可选的类型将Python编译为C以提高性能。但是Numba无疑是最方便的，因为它允许使用装饰器选择性地加速Python函数。

       5、Matlibplot

       做过数据分析，数据可视化的数学学生一定知道matlab这个软件，这是一个收费的数学商用软件，在Python中，Matlibplot就是为了实现这个软件中功能开发的第三方Python库。并且它完全是免费的，很多学校都是用它来进行数学教学和研究的。

       6、Pillow

       图像处理是任何时候我们都需要关注的问题，平时我们看到很多ps中的神技，比如调整画面颜色，饱和度，调整图像尺寸，裁剪图像等等，这些其实都可以通过Python简单完成，而其中我们需要使用的库就是Pillow。

       7、pyqt5

       Python是可以开发图形界面程序的。而pyqt就是一款非常好用的第三方GUI库，有了它，你可以轻松开发出跨平台的图形应用程序，其中qtdesigner设计器，更是加速了我们开发图形界面的速度。

       除了上述介绍的之外，Python还有很多库，比如：Pandas、NumPy、SciPy、Seaborn、Keras等。

Python常用的标准库以及第三方库有哪些

       我也来几个吧

       standardlibs:

       itertools

       functools学好python有必要掌握上面这两个库吧，

       re正则

       subprocess调用shell命令的神器

       pdb调试

       traceback调试

       pprint漂亮的输出

       logging日志

       threading和multiprocessing多线程

       urllib/urllib2/mand-linetoolfor

       streamliningtheuseofSSHforapplicationdeploymentorsystems

       administrationtasks.

       xmltodictxml转dict，真心好用

       urllib3和requests:当然其实requests就够了Requests:HTTPforHumans

       flaskweb微框架

       ipdb调试神器，同时推荐ipython！结合ipython使用

       redisredispython接口

       pymongomongodbpython接口

       PILpython图像处理

       makopython模版引擎

       numpy，scipy科学计算

       matplotlib画图

       scrapy爬虫

       django/tornado/web.py/web2py/uliweb/flask/twisted/bottle/cherrypy.等等pythonweb框架/服务器

       sh1.—shv1.documentation用来运行shell模块的极佳选择

       暂时记得这么多吧，不过都是我自己常用的库:)。。欢迎补充

       UPDATE:

       AcuratedlistofawesomePythonframeworks,librariesandsoftware.

       vinta/awesome-python·GitHub

       几乎所有很赞的python库，和框架都在这个列表里。

       其他的awesomelist：

       bayandin/awesome-awesomeness·GitHub

Python常用的标准库以及第三方库有哪些？

       推荐5个常用的Python标准库：

       1、os：提供了不少与操作系统相关联的函数库

       os包是Python与操作系统的接口。我们可以用os包来实现操作系统的许多功能，比如管理系统进程，改变当前路径，改变文件权限等。但要注意，os包是建立在操作系统的平台上的，许多功能在Windows系统上是无法实现的。另外，在使用os包中，要注意其中的有些功能已经被其他的包取代。

       我们通过文件系统来管理磁盘上储存的文件。查找、删除、复制文件以及列出文件列表等都是常见的文件操作。这些功能通常可以在操作系统中看到，但现在可以通过Python标准库中的glob包、shutil包、os.path包以及os包的一些函数等，在Python内部实现。

       2、sys：通常用于命令行参数的库

       sys包被用于管理Python自身的运行环境。Python是一个解释器，也是一个运行在操作系统上的程序。我们可以用sys包来控制这一程序运行的许多参数，比如说Python运行所能占据的内存和CPU，Python所要扫描的路径等。另一个重要功能是和Python自己的命令行互动，从命令行读取命令和参数。

       3、random：用于生成随机数的库

       Python标准库中的random函数，可以生成随机浮点数、整数、字符串，甚至帮助你随机选择列表序列中的一个元素，打乱一组数据等。

       4、math：提供了数学常数和数学函数

       标准库中，Python定义了一些新的数字类型，以弥补之前的数字类型可能的不足。标准库还包含了random包，用于处理随机数相关的功能。math包补充了一些重要的数学常数和数学函数，比如pi、三角函数等等。

       5、datetime：日期和时间的操作库

       日期和时间的管理并不复杂，但容易犯错。Python的标准库中对日期和时间的管理颇为完善，你不仅可以进行日期时间的查询和变换，还可以对日期时间进行运算。通过这些标准库，还可以根据需要控制日期时间输出的文本格式

python机器学习方向的第三方库是什么

       Python开发工程师必知的十大机器学习库：

       一、Scikit-Learn

       在机器学习和数据挖掘的应用中，Scikit-Learn是一个功能强大的Python包，我们可以用它进行分类、特征选择、特征提取和聚集。

       二、Statsmodels

       Statsmodels是另一个聚焦在统计模型上的强大的库，主要用于预测性和探索性分析，拟合线性模型、进行统计分析或者预测性建模，使用Statsmodels是非常合适的。

       三、PyMC

       PyMC是做贝叶斯曲线的工具，其包含贝叶斯模型、统计分布和模型收敛的诊断工具，也包含一些层次模型。

       四、Gensim

       Gensim被称为人们的主题建模工具，其焦点是狄利克雷划分及变体，其支持自然语言处理，能将NLP和其他机器学习算法更容易组合在一起，还引用Google的基于递归神经网络的文本表示法word2vec。

       五、Orange

       Orange是一种带有图形用户界面的库，在分类、聚集和特征选择方法方面，相当齐全，还有交叉验证的方法。

       六、PyMVPA

       PyMVPA是一种统计学习库，包含交叉验证和诊断工具，但没有Scikit-learn全面。

       七、Theano

       Theano是最成熟的深度学习库，它提供不错的数据结构表示神经网络的层，对线性代数来说很高效，与Numpy的数组类似，很多基于Theano的库都在利用其数据结构，它还支持开箱可用的GPU编程。

       八、PyLearn

       PyLearn是一个基于Theano的库，它给Theano引入了模块化和可配置性，可以通过不同的配置文件来创建神经网络。

       九、Hebel

       Hebel是一个带有GPU支持的神经网络库，可以通过YAML文件决定神经网络的属性，提供了将神级网络和代码友好分离的方式，并快速地运行模型，它是用纯Python编写，是很友好的库，但由于开发不久，就深度和广大而言，还有些匮乏!

       十、Neurolab

       Neurolab是一个API友好的神经网络库，其包含递归神经网络实现的不同变体，如果使用RNN，这个库是同类API中最好的选择之一。

       结语：以上就是首席CTO笔记为大家整理的关于python的第三方库有多少的相关内容解答汇总了，希望对您有所帮助！如果解决了您的问题欢迎分享给更多关注此问题的朋友喔～